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* 第九章 方差分析与回归分析 本章研究的主要问题： 1. 有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法 多处理的正态总体参数估计和均值比较。 2. 对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和协同变异问题进行统计分析的方法 回归分析和相关分析。 涉及的理论模型：线性模型 所用到主要方法：最小二乘法 第一节 单因素试验的方差分析 单因素随机试验：只考察一个因素A，试验的水平有 a 个：A1，A2，…Aa 。设Ai的重复数（样本容量）为ri，i 1，2，…，a 。总试验次数为 前提假设：所有试验单元的试验条件一致（无系统误差）。 方差分析的作用： 1. 通过对试验数据的统计分析，推断造成试验数据间的差异的原因是试验水平差异还是随机误差的影响。 术语：试验指标、因素、水平 教材p270 2. 推断哪些因素的影响是显著的。 3. 分析出“最佳”的试验水平（固定模型）；或估计总体变量的参数（随机模型）。 方差分析与假设检验的区别： 方差分析能同时检验多个总体的某个参数（如均值）是否相等，而假设检验每次只能检验两个总体的某个参数是否相等。 方差分析与回归分析的区别： 1. 回归分析主要是为了得到自变量与因变量之间的定量关系 回归方程。回归系数显著性讨论的目的，是把影响不显著的自变量从回归方程中剔除，以提高回归方程的稳健性，使预测更加精确可靠。 方差分析则是用于区分因素对试验指标影响的显著程度及影响大小，从而找出“最佳”的试验水平。 2. 回归分析要求因素（输入）变量是定量的，而方差分析则不要求因素（输入）变量是定量的。 3. 回归分析要求对所有试验水平都进行相应的试验，而方差分析则只需有选择地对某些试验水平进行试验（如正交设计）。 第三节 一元线性回归 相关关系：现象之间存在着数量上的依存关系，但这种关系间的数值是不确定的。 社会经济现象中相互影响或相互联系的关系一般可分为三类：函数关系、相关关系、不确定关系。 相关关系的分类：因果关系、平行关系 平行关系：互为因果或由共同的外因所影响（协同变异）。 统计分析的任务： 1. 对因果关系，建立回归方程，进行预测和控制。 2. 对平行关系，估计相关系数，确定相关程度。 一、回归概念 对因果关系，一般把条件因素 可控制或可观察 作为自变量x 普通变量 ，将结果作为因变量Y 随机变量 。 对确定的x，Y Y x 是随机变量，设其期望存在，记 ? x E Y｜x ，称? x 为Y x 对x的回归函数，简称回归。回归函数描述了x与Y x 的平均值的依存关系。（ E Y｜x 表示对于固定的x， Y x 的数学期望。） 估计? x ： 求Y x 对x的回归问题。 二、直线回归模型 y ?+?x x1 x2 设x与Y X 之间有因果关系，且直线相关 设 ? x E Y｜x ?+?x ，称其为总体回归方程，称 ?为回归系数。 由于?、?是未知的，设想通过样本观察值得出?、?的估计值a、b。于是 称其为经验回归方程或样本回归方程。 问题：如何估计a、b的值？ 三、参数估计 设抽样得到一组样本观察值 x1，y1 ，….， xn，yn ，则样本回归方程的值为 根据最小二乘法的原理，选择a、b使回归值与观察值的误差平方和达到最小，即 由 可得（教材p299-300） 四、残差分析 可以证明：（教材p302-303） 五、参数的统计性质 由正态分布的性质和a，b的表达式，可得 a、b是?、?的最小方差线性无偏估计，一般称为最佳线性无偏估计，简记为BLUE。 总离差平方和Syy和剩余离差平方和Q、回归离差平方和U之间有如下关系：Syy Q+U 。